sympy.stats.LogNormal() en python

Con la ayuda del sympy.stats.LogNormal()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución Log-Normal.

Sintaxis: sympy.stats.LogNormal(name, mean, std)
Donde, media y desviación estándar son números reales.
Return : Devuelve la variable aleatoria continua.

Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar sympy.stats.LogNormal()el método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución Log-Normal al usar este método.

# Import sympy and LogNormal
from sympy.stats import LogNormal, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = Symbol("z")
mean = Symbol("mean", positive = True)
std = Symbol("std", positive = True)
  
# Using sympy.stats.LogNormal() method
X = LogNormal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

2
-(-media + log(z))
——————-
2
___ 2*std
\/ 2 *e
————————–
____
2*\/ pi *std*z

Ejemplo #2:

# Import sympy and LogNormal
from sympy.stats import LogNormal, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = 2.1
mean = 7.6
std = 4
  
# Using sympy.stats.LogNormal() method
X = LogNormal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

0.0136890249307238*\/ 2
————————
____
\/ pi